{"product_id":"book-9791124621240","title":"시스템 다이내믹스 모델링과 시뮬레이션(개정판)","description":"\"미래를 예측하고 시각화하는 시뮬레이션의 비법을 공개하다\"\u003cbr\u003e\nMIT에서 개발된 예측 기법의 하나인 시스템 다이내믹스(system dynamics)를 이제 국내에서도 손쉽게 공부할 수 있는 교재가 출간되었다. 《시스템 다이내믹스 모델링과 시뮬레이션》은 시스템 다이내믹스 모델을 20여 년 동안 만들어 왔던 저자들(곽상만ㆍ유재국)이 실전에서 바로 응용 가능한 교재로서 만든 책이다.\u003cbr\u003e\n저자들은 모델링의 추상성을 최대한 배제하고 이 교재를 통하여 독자들이 문제의 분석과 동시에 즉시 활용 가능하도록 수학의 기초를 제공함과 동시에, 함수, 첨자(subscripts), 민감도 분석(sensitive study), 캘리브레이션(calibration) 그리고 백캐스팅(backcasting) 등에 대한 저자들의 비법을 공개하였다. 이 책의 최종 목적은 현실 자료에 기반한 시뮬레이션(simulation)이며, 시뮬레이션을 통한 미래 예측에 필요한 전 과정을 공개하였다.\u003cbr\u003e\n대학원에서 논문을 작성하는 사회과학 전공자 및 이공계 학생뿐만 아니라 국책연구기관과 민간 연구소의 연구원 등은 물론 미래 예측에 관심이 있는 일반인들도 일독할 만하다.\u003cbr\u003e\n\u003cbr\u003e\n제2판인 이 책은 초판 발간 이후에 변화된 환경에 필요한 방법과 기법을 추가했다. 첫 번째로 추가된 것은 변수 자체가 아닌 패턴을 연결하는 방법이다. 초판은 모델링의 패턴을 사전식으로 나열했는데, 패턴을 결합하는 방법이 부재했다. 이번에 '변수 뭉치(모듈)'라는 용어를 사용하고 패턴을 조합하여 더 큰 시스템 모델로 만드는 과정을 수록했다(9.14). 두 번째로는 '11.6'에 추가된 '정책실험'이다. 정책실험은 최적화의 두 가지 유형 중 초판에 수록하지 못한 정책 대안 찾기에 대한 방법을 설명한 것이다. 마지막으로 LLM(대형언어모형, large language model)을 이용한 모델링을 15장에 추가했다. 이는 인공지능 기술인 RAG(Retrieval Augmented Generation, 검색증강현실)·LLM과 시스템 다이내믹스를 연결하는 방법에 대한 것이다.","brand":"Bookstore 12","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":67609903202556,"sku":"9791124621240","price":28.09,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0730\/4681\/9068\/files\/9791124621240.jpg?v=1790759800","url":"https:\/\/bookstore12.com\/products\/book-9791124621240","provider":"Bookstore 12","version":"1.0","type":"link"}